电网规划中的模糊可靠性评估方法

徐海栋　王浩粼

摘 要 在电网运行过程中，受外界环境、设备工作状态、人为破坏等因素的影响，电网容易出现各种类型的故障，电力用户因得不到稳定、优质的电能而造成严重的经济损失。因此，合理规划电网系统、保障电网运行安全也成为现阶段供电公司重要的工作内容。而模糊可靠性评估是一种近似于直观分析的推算方法，将其运用便可在电网设备模糊化视角下得到设备的微观状态、整体状态以及事故百分点的信息，并对信息结果进行模糊性评估，为供电公司进行电网规划和开展电网管理提供了必要的参考。

关键词 电网规划；模糊可靠性指标；模糊概率；评估方法

中图分类号 TM7 文献标识码 A 文章编号 2095-6363（2017）15-0170-01

电网系统中的各类电气设备以及输电线路大多暴露在自然环境中，容易受到来自各个方面的不确定性影响，给电网的优化管理增加了难度。结合以往工作经验，如果能够利用模糊可靠性评估方法对这些随机不确定事件进行分析和计算，从而获得设备故障率、设备状态概率以及电网状态概率等参数的具体数值，进而为开展针对性的管理措施提供了借鉴。文章首先对模糊可靠性评估方法进行了概述，而后根据部分模糊可靠性评估方法的实际计算及分析结果对其计算机模拟过程进行了阶段分析。

1 模糊可靠性评估方法

电网系统包含许多电气设备，故在其运行过程中必然会产生一些无可避免的故障问题，且包含设备种类越多，发生故障的种类和故障点就越有随机性特征。近年来，在电网覆盖面积增加的同时，电力用户对于供电质量也提出了更加严格的要求。从供电公司角度来说，只有掌握对电气设备运行状态的评估方法，才能提前采取针对性的管理和维护措施，达到“防患于未然”的管理效果，保障电网的正常运行，确保电能的正常和稳定供应。概率统计法可以针对不确定性事件的出现时间和发生频率，在数学期望计算的基础上做出较为客观和准确的评估。因此，基于概率统计的模糊可靠性评估方法得到了广泛应用。

该评估方法的基本原理为：首先，利用概率统计模型，收集电网中各个电气设备的运行状态，以及某一段时间内设备负荷的动态变化情况，并利用数学模型进行初步的数据分析和计算。随后，利用模糊理论中极具代表性特征的梯形模糊数作为比对点，逐一分析其所反映的故障点、修复率和负荷界点之间的模糊性比对特征，例如关联性、模糊不确定性等。最后，利用公式求出电网的模糊可靠性指标，从而为管理人员进行电网规划提供必要的依据。

2 模糊可靠性指标的计算

电网的长期规划必须要解决电网设备运行过程中的随机性和不确定性问题，从而降低设备发生故障的概率，在保证电网平稳运行的同时，也维护了供电公司自身的经济效益。我们在分析电网设备运行安全问题的过程中引入了“模糊数”这一概念，可以将不确定性的数据进行模糊计算，一方面是减轻了技术人员分析原始数据的工作压力，提高了计算效率；另一方面也可以丰富原始数据的容量，为提高模糊计算的精确性也起到了一定的帮助作用。根据具体计算形式的不同，模糊数又可分为“梯形模糊数”和“三角形模糊数”两种，其中梯形模糊数因为数据筛选区间更广、适应性较强等特点，在电网规划中具有更为广泛的应用。

以电网中的电气设备故障率为例，在确定的区间[t1，t4]内，再分别随机选取两个模糊数据t2、t3。根据区间分析可知，模糊故障率的数值趋向于（t1+t4）/2，因此很大可能在t2和t3之间，具体表示如图1所示。

3 电网规划中模糊可靠性评估方法的应用

3.1 缺电模糊概率

在某一段时间内，电网结构中常在发电设备或输电线路运行过程中产生故障症状，而因其症状多为停电故此概率被定义为缺电模糊概率。通常用Flolp表示。在缺电模糊概率的计算中，可能会对计算结果产生影响的要素包括电网负荷水平、故障设备数量以及故障持续时间等。需要注意的是，缺电模糊概率计算中的数值取值区间为[0，x]，即所有概率数值均为正数，这对于下一步开展其他模糊可靠性评估提供了必要的数据支持。

3.2 缺电模糊数学期望

电网运行过程中，由于电压负荷发生波动性变化，导致设备出现故障并停运，计算负荷停电的模糊时间T（取平均值），然后利用上文中求出的模糊缺电概率除以模糊时间，所得结果即为缺电模糊数学期望。

3.3 缺电模糊频率

缺电模糊频率定义为研究期间内，电网在不同负荷水平下，由于设备故障停运引起供电不足而造成负荷停电的模糊平均次数，次/期间。缺电模糊频率不仅与负荷水平和设备状态有关，还与电网各状态之间的转移率有关。

4 算例及MonteCar1o模拟

通过上文分析，我们对于电网规划中如何应用模糊可靠性评估方法有了一个基本的了解。但是由于数据庞大加上计算过程较为繁杂，因此还需要借助于计算机专业软件的仿真模拟，对现有数据进行分析，并得出对应的评估结果，以此来检验该种方法的可用性和价值性。可靠性试验系统RTS进行模拟计算：将梯形模糊数表示的各模糊性参数用6个A-截集离散化A={0.0，0.2，0.4，0.6，0.8，1.0}，每个A截集对应1次Monte Carlo模拟；对每个截集随机抽样取值，批量为10 000次/截集，每次调用常规（即不考虑参数模糊性）的可靠性计算程序算出相应的可靠性指标确定值。随着模拟试验次数的增加模拟法与解析法所得结果的误差将会趋于减小，图中的点划线是抽样批量为100 000次/截集得出的结果，它与解析法所得结果很接近，由此可以說明本文提出的求解方法是正确的。

5 结论

电网运行过程中可能发生的各种不确定性事件，使得供电公司在开展电网规划和管理工作时，也必须要采用合理的技术方法，在完成日常管理任务的同时，做到对隐藏风险的提前预知的有效防控。基于统计概率的模糊可靠评估方法，以获取电网各个设备运行数据为基础，通过公式计算和统计分析，能够对不确定性因素做出一个相对准确的判断，从而为供电公司下一步规划的方向提供了参考。通过计算机软件仿真，验证了模糊可靠评估方法的实用性，可以在实际工程中应用和推广。

参考文献

[1]李兵，朱梅林，陈晓伟，等.基于模糊推理方法的涡轮增压柴油机系统可靠性评估[J].内燃机学报，2016，17（2）：169-172.

[2]冷雪梅，唐秀英，李裕，等.风电建设与电网规划协调发展的综合分析及对策研究[J].电子世界，2014（21）：52.

[3]魏刚，范雪峰，张中丹，等.风电和光伏发展对甘肃电网规划协调性的影响及对策建议[J].电力系统保护与控制，2015（24）：135-141.endprint